Эра ИИ повышает спрос на людей, а не устраняет их

Компании во всех отраслях работают над повышением эффективности своих внутренних процессов. В результате мы видим, как технологии становятся козлом отпущения для постоянных сокращений штата. Особенно в технологическом секторе компании обвиняют ИИ в массовых волнах увольнений. Тенденции к более плоским организациям и более экономичным операциям для финансирования инвестиций представляются как прирост эффективности, хотя на деле лидеры корпоративного ИИ просто не согласны с тем, что сегодня возможно заменить людей в таком масштабе доступными технологиями.

Тем не менее, нарратив о том, что ИИ заменяет людей, укрепляется, а страх перед технологией сеется во всех коллективах — даже среди тех, кто не пострадал напрямую.

Верно, что ИИ устраняет отдельные задачи, переосмысливает, как мы тратим время, и позволяет достичь большего масштаба. Но он не устраняет потребность в экспертизе. На самом деле, спрос на человеческую экспертизу на стыке бизнес‑операций и ИИ растёт.

Сдвиг ценности человеческого труда

За последний год бесчисленные компании объявили об увольнениях, связанных с ИИ. В определённой степени ИИ действительно делает некоторые задачи более эффективными и даже избыточными; однако во многих случаях это лишь удобный предлог для более широких мер по сокращению расходов, поощряемых публичными рынками.

Хотя это вредит репутации компании, на первый взгляд увольнения из‑за повышенной эффективности благодаря новым технологиям выглядят отличным сигналом для инвесторов; однако такая стратегия ставит краткосрочную прибыль в приоритет над долгосрочной отдачей. На самом деле, согласно исследованию Deloitte, большинство организаций тратят 93 % своих расходов на технологии, а лишь 7 % реинвестируются в людей. Это может навредить компании, если она не направит полученную от повышения продуктивности выгоду в новые возможности и надёжную стратегию управления персоналом. Необходим баланс, чтобы поддержать трансформацию рабочей силы, которая будет успешной в эпоху, ориентированную на ИИ.

Рамки внедрения изменений всё ещё опираются на людей, процессы и технологии — даже в контексте ИИ. Хотя базовые технологии меняются, игнорировать процесс и человеческий фактор было бы ошибкой.

В конце концов, да, большинство ИИ используется для автоматизации административных и повторяющихся задач, но мы забываем о всей работе, необходимой для достижения этого результата. Кто‑то всё равно должен формулировать цели, проверять результаты, управлять решениями ИИ, чтобы системы постоянно совершенствовались, и перестраивать полностью рабочие процессы вокруг этих систем. Технология — это средство, а не замена критическому мышлению, построению отношений и поддержке разнообразных мнений и точек зрения для получения правильного ответа.

Если посмотреть так, корпоративный ИИ может создавать больше работы, чем устраняет, меняя те области, где люди демонстрируют свою ценность.

Понимаете, крупные языковые модели знают язык, но имеют ограниченное представление о внутреннем устройстве конкретного бизнеса — его политиках, нормативной среде, корпоративной культуре и операционных нюансах. В результате растёт спрос на роли, соединяющие эти два аспекта, такие как инженеры‑развёртыватели (FDE), архитекторы ИИ‑рабочих процессов и руководители трансформации и внедрения.

Внимание! Предстоящие организационные изменения

Компании осознали, что пилотные проекты с ИИ — это лёгкая часть. Переход от экспериментов к промышленному развертыванию — сложный этап, где сейчас находятся большинство компаний. Для успешного масштабирования пилотов до полного внедрения необходимо перестраивать целые рабочие процессы и бизнес‑процедуры. Помимо производительности моделей, требуется более широкое организационное изменение.

Поэтому растёт спрос на специалистов, способных адаптировать ИИ под конкретные бизнес‑рабочие процессы. Фактически, мы уже наблюдали это в начале года с ростом числа FDE, и не будет удивительно, если такие эксперты станут конкурентным преимуществом. Представьте, насколько ценно иметь в организации человека, который может ответить на такие вопросы::

• Какие проблемы/рабочие процессы требуют переработки?
• Как нам измерять успех в нашей конкретной организации?
• Как заставить сотрудников действительно принимать ИИ в масштабе?

Итак, что могут сделать бизнес‑лидеры, чтобы обеспечить успех своей организации с таким типом талантов?

Во‑первых, решите, хотите ли вы развивать собственные кадры в области ИИ или привлекать их извне. Сейчас это горячая дискуссия, у обеих стратегий есть плюсы и минусы. Привлечение новых специалистов может сразу закрыть технические пробелы, ускорить начальную стратегию ИИ и внедрить свежие идеи. Однако, если речь идёт о новой роли, где сочетание владения ИИ и бизнес‑экспертизы, естественным решением будет человек внутри организации, уже знакомый с её процессами. Конечно, это требует сильного лидерства для выявления и обучения таких людей, и может занять больше времени, чем найм извне.

Ответом является сочетание обоих подходов — развития и привлечения, чтобы достичь желаемого результата. Сочетая внешних технических специалистов по ИИ с внутренними экспертами по рабочим процессам, можно добиться идеального баланса.

Во‑вторых, формируйте кросс‑функциональные команды ИИ, которые не ограничиваются только ИТ‑сайлом. Если рамки успешной трансформации рабочей силы включают людей, процессы и технологии, нельзя пренебрегать ни одним из этих элементов. Некоторые из лучших внедрений ИИ возглавляются бизнес‑руководителями из отделов кадров, продуктовых команд, юридического отдела и других подразделений.

Эра ИИ и дальше: взгляд на новую рабочую силу

Если судить по истории, каждый крупный технологический бум трансформировал рынок труда, устраняя одни роли — да, — но заменяя их новыми. Например, интернет снизил спрос на традиционную розничную торговлю и печатные профессии. Однако на заднем плане появились цифровые маркетологи, графические дизайнеры, специалисты по кибербезопасности, облачные архитекторы и многое другое.

Таким образом, мы, вероятно, продолжим наблюдать массовые увольнения, обвиняемые в ИИ, особенно по мере того как компании рекламируют рост использования и повышения продуктивности. Однако действительно ориентированные на ИИ компании понимают, что хотя сами должности могут измениться, количество ролей вряд ли будет сильно колебаться.

Новая, уже находящаяся в процессе трансформации, рабочая сила будет нуждаться в специалистах, способных соединить бизнес‑операции, управление изменениями и техническую экспертизу. Компании, которые рано займутся этим, построят команду, способную превратить ИИ в устойчивое конкурентное преимущество.